整个PQM电能质量监测管理系统设计为两级管理模式：在供电公司设立一级监测站，配置一台三位一体的服务器（数据库/通讯/WEB服务器），与所属各变电站上位机通过电话线、网线或光纤等进行通讯与传输数据；各变电站设立一台上位机，通过RS232/以太网与各监测装置进行通讯与传输数据。主要功能：1、测试依据标准及评判标准     PQM电能质量在线监测系统的监测功能包括：电压偏差、频率偏差、三相不平衡度、谐波、电压波动和闪变、暂态分量等。     功能及精度符合以下国家标准：     GB12325－90 《电能质量　供电电压允许偏差》     GB/T15945－1995 《电能质量　电力系统频率允许偏差》     GB/T14549－93 《电能质量　公用电网谐波》     GB12326－2000 《电能质量　电压波动和闪变》     GB/T15543－1995 《电能质量　三相电压允许不平衡度》     GB/T18481－2001  《暂时过电压和瞬时过电压》     （PQM谐波最高次数为50次）2、现场显示、查询、设置功能      当地监测单元能够就地液晶屏显示实时曲线，各项主要电能质量实时参数及其频谱图等；l通过单元的面板键盘，可现场查询所有被监测的参数并显示波形，并方便的设置系统参数；l显示屏在现场无任何面板操作时，3分钟内可以自动转入黑屏，保护液晶显示屏。3、强大的通讯接口功能     监测单元具有RS232、以太网接口，能够通过电话线、网线或光纤进行远距离数据传输及通讯、设置。     变电站级可按基于IEC61850标准通信接口协议设计；供电公司监测中心可按基于IEC61970标准通信接口协议设计。4、采样频率：     采样频率为12800次/秒。5、工作电源：     交流220V±20％。6、测量回路：     额定交流电流：     0～5A（接CT二次侧）；     额定交流电压：     0～100V（接PT二次侧）；     频率：47-53Hz。7、环境温度：     环境温度：－20○C～55○C；     环境湿度：<90%（25○C）。8、安装地点：     监测单元、组屏柜安装在指定变电站。监测中心可设在在省级电力公司或供电公司。

  本项目采用国内先进的传感器件和数据传输技术，利用可靠有效的数据采集方式实时获得高压断路器各项数据，并通过最新的数字信号处理手段实现消除噪声影响并提取特征信息。在此基础上使用先进的模式识别和状态评估方法对各项数据指标做出评判，结合现场运行经验给电力运行部门生产检修提供可靠的参考。

成果简介： 在线油路磨粒检测系统是采用非接触测试技术，对润滑油路中的金属磨粒进行在线检测，对油路中的磨粒进行计数，确定尺寸和分级，统计出金属机械磨损情况，判断其变化趋势。其主要设计依据机器的磨损部件（比如旋转机械）的损伤程度与从磨损部件释放到润滑系统里的金属颗粒质量之间的强烈关联性。该产品预测机械故障，进行设备的早期故障诊断，避免灾难性事故发生。该产品适用于电业、航海和航空等领域。

成果简介背景： 轧钢工序能耗约占钢铁生产总能耗的 15%-20%， 而轧钢加热炉作为一种广泛采用的钢坯轧制前加热设备， 其能耗占轧钢工序能耗的 60%-70%。 随着装备水平的不断提高， 在线能源精益化管理日显重要。 这项技术日本和台湾发展已有十年， 国内宝信公司和安工大已经进行初步研究。 该技术主要目的是 1） 发现轧钢厂用能是否合理； 2） 操作运行状态是否符合工艺标准； 3） 发现能源浪费产生的原因。 通过在线能效评价， 实现能源精益化管理， 可以实现节能 5-10%。 该技术与

本成果可进行列车运行图编制，列车运行实绩图显示支持控制中心和车站两级。已在哈尔滨和苏州地铁应用。

本实用新型公开了一种能够精确监测料浆pH值，同时延长pH计使用寿命的料浆pH值在线监测系统。该监测系统包括反应器、主管道、检测储槽、pH计以及微机；所述反应器具有料浆出口；所述检测储槽上设置有工艺用水入口、料浆入口、压缩气体入口以及溢流口；所述主管道一端与料浆出口连通，所述料浆入口与主管道连通；所述溢流口通过管道与主管道连通；所述pH计具有检测端以及输出端，所述pH计的检测端设置在检测储槽内；所述pH计的输出端与微机连接。采用该监测系统，能够改善pH计工作环境、使得测量温度适宜、pH值变化不大、料浆流动量少、速度小；因此能够提高浆料pH值的检测精度，延长pH计的使用寿命。

产品详细介绍 一、概况  　　抽油机在线调平节能系统是我公司经过多年潜心研究开发出来的一项抽油机节能最新专利技术，也是在多个实验方案统筹考虑的基础上优选出来的，经过在多个油田的长期运行和使用，证明该技术成熟可靠，具有较高的节能实用价值。 二、基本结构   抽油机在线调平节能系统是在抽油机游梁上安装一个滑块，滑块的内部穿过一个由正反转电机带动的丝杠，当抽油机欠平衡时，按遥控器A键，通过接收控制器和太阳能电源把滑块往远推；当抽油机过平衡时，按遥控器B键，通过接收控制器和太阳能电源把滑块往近拉，从而实现在不停机的情况下在线遥控调整平衡。 三、与现有技术相比的主要优点   1、调平容易； 2、调平不用停机； 3、调平更加安全； 4、运行更加平稳； 5、更加节能。 四、主要技术指标  1、丝杠：推力10kn；行程2000mm；丝杠转速(30-60)r/min；电机功率120W；防护等级IP54。 2、滑块：标准质量500kg；材质铸铁。 3、太阳能电源：工作电压12V；具有低压倒流保护功能。 4、遥控接收器：工作电压12V；接收待机电流小于7mA。 5、遥控发射器：遥控距离30m；发射待机电流2μA； 6、平衡能力：最大平衡力矩12000nm。 7、平衡率：95％以上。 8、工作条件：适应各种气候和季节变化，全天候工作。

当前，保护数据的隐私和安全已经成为世界性的热点，各国都在加强对数据安全和隐私的保护。近年来，国家相继出台个人信息保护的标准和政策，旨在加强隐私保护。为了在符合相关法规的前提下使用数据，部分研究者尝试令各方数据保留在本地的同时训练全局模型，如 Google 提出的联邦学习。作为一种加密的分布式机器学习技术 , 联邦学习能够让参与各方在不披露底层数据和底层数据加密 ( 混淆 ) 形态的前提下，仍然能利用其余几方参与者提供的信息，更好地训练联合模型，提升 AI 模型效果。 然而，将数据留在本地的方式却也引发其他问题，如针对联邦模型的投毒攻击。投毒攻击通过攻击训练数据集或算法来操纵机器学习模型的预测，使分类器识别特定样本的分类边界发生变化。而联邦学习场景下的投毒攻击通常拥有更强的隐蔽性和破坏性。 因此，我们将传统投毒攻击防御中对原始数据的清洗过程转变至对上传的模型权重参数的预处理，在参数服务器部署防御框架来防御投毒攻击。我们设计了一种新颖的防御与追溯框架，该框架主要由模型聚类、初步防御和细化防御三个模块构成，构建多层纵深防御体系，保护联邦模型安全，并在源头上主动追溯攻击者。我们设计面向神经网络的无监督层级聚类算法，消除了神经网络中隐含元素置换不变性的影响。根据类内代表模型在聚合过程中的贡献度确定其可疑度，并以动量思想将可疑度绑定每个客户端，并结合历史用户行为对攻击者进行定位。我们的防御框架可以自主评估模型贡献度，自动确定可疑度动态划分阈值，并在图像、文本等多源数据集上达到了 100% 追溯率，实现了零漏检，零误检。 目前，成果性能已经过多方测试和验证，代码已部署在华为自研深度学习框架MindSpore 中，进一步为广大开发者所用。

膜识别技术的应用 1.基于深度学习的虹膜识别算法性能达到国际先进水平； 2. 虹膜图像采集采用全自动自适应技术，可以自动寻找虹膜，自动聚焦，在中远距离范围实现了高用户友好性。 系统的性能远高于市场同类产品； 3. 整套系统成本很低，远低于市场同类产品，非常适合大规模应用 。

01. 成果简介 随着国民经济的快速发展，机动车辆增长迅速、路面交通任务日益繁忙，国内交通安全形势面临日益严峻的考验。虽然基础应用系统已经达到了较高的技术和应用水平，但也存在着一些问题和不足：各应用系统只针对本系统的数据处理；局限于简单的统计，统计信息都有其局限性，出现“信息孤岛”现象；无法实现数据融合、信息共享，不能为交通运行评估和辅助决策提供依据；不能进行相关系统的协同联动，使之使用在日常工作中；工作效率仍没有显著提高；由于缺少科学管理手段，各交通管理部门，越来越难以适应当前形势的要求。主要表现在：1）信息孤岛问题；2）缺少跨系统信息融合分析及挖掘；3）信息服务、协同指挥及公共服务功能不足；4）公路交通状况管控困难。 本成果团队自主研发的广度学习基础计算系统集成平台提供了一个基于全量多模态数据融合和协同挖掘分析的大数据智能系统支撑框架，可以对在地理、空间上分散的人、设备、环境、事件等进行大规模实时关联和因果分析，以指导复杂态势环境下的指挥行动。这些大数据技术已被运用于交通态势分析和预测，如实时分析城市交通流量与预测等。基于通用的大数据融合智能分析平台，使指挥人员和调度人员能在单一系统内解决所有问题，包括各类交通情报分析（情报报告，事件行为等），关联分析（背景、跟踪、时空、反应等）和预判决策等功能。系统利用统一数据融合服务（UDFS）和统一视频融合服务（MVFS）等技术手段，将跨界多源动静态交通数据进行融合利用，并产生统一的道路交通基础知识图谱（DKG），然后统一提供给拥有计算能力的融合计算引擎基础算力平台（TAIOS），训练和调度各类模型算法（TAIMODEL），生成基础应用工具和基础应用指标，最后通过组合统一用户管理（４A）和统一指挥调度（TBOCC）到具体的业务流程中，构成各类闭环场景应用，从而产生智能、精准的道路交通治理优化方案，提升道路的畅通程度和安全水平。 图1. 数据融合图2. 态势感知02. 应用前景 广度学习基础计算系统集成平台应用于智慧交通领域，其创新成果已在贵州省交通管理局复合型大数据交通态势感知指挥云平台工程建设中得到应用，创造了良好的经济和社会效益。填补了国内在交通管理领域大数据融合应用空白。是提升交通管理的跨界数据融合、功能融合、管理融合、指挥融合的创新型技术。促进了我国交通大数据智能管理建设技术水平的提高，促进了交通管理行业的技术进步。该项目具有广阔的市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利9项。04. 团队介绍 本项目以清华-青岛数据科学研究院（挂靠软件学院，以下简称数据院）韩亦舜执行副院长团队为核心。数据院于2017年8月下设交通大数据研究中心，该中心面向国家重大战略需求，专注跨界融合大数据、机器学习、人工智能技术在交通行业全流程数据科学和数据工程的核心技术创新应用研究，在交通管理、交通运输规划与管理、公共交通、物流运输等领域开展跨界大数据融合智能交通应用示范。05. 合作方式 投融资 / 专利许可。06. 联系方式 邮箱：liuc1988@tsinghua.edu.cn、liuyi2017@tsinghua.edu.cn